Caring for the healthcare professional
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Hospitals must systematically support employees in innovative ways to uphold a culture of care that strengthens the system. At a leading Canadian academic pediatric rehabilitation hospital, over 90 percent of clinicians viewed Schwartz Rounds™ (SR) as a hospital priority, resulting in its formal implementation as a quality improvement initiative. The purpose of this paper is to describe how the hospital implemented SR to support the socio-emotional impact of providing care. Design/methodology/approach This quantitative descriptive study provides a snapshot of the impact of each SR through online surveys at four assessment points (SR1-SR4). A total of 571 responses were collected. Findings All four SR addressed needs of staff as 92.9-97.6 percent of attendees reported it had a positive impact, and 96.4-100 percent of attendees reported each SR was relevant. Attendees reported significantly greater communication with co-workers after each SR ( p<0.001) and more personal conversations with supervisors after SR2 and SR4 ( p<0.05) compared to non-attendees. Attending SR also increased their perspective-taking capacity across the four SR. Practical implications As evidenced in this quality improvement initiative, SR addresses staff's need for time to process the socio-emotional impacts of care and to help reduce those at risk for compassion fatigue. SR supports and manages the emotional healthcare culture, which has important implications for quality patient care. Originality/value This research details an organization's process to implement SR and highlights the importance of taking care of the care provider.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,005 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».